Seaborn绘制图表分类

准备工作

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd

#plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
sns.set_style('darkgrid',{'font.sans-serif':['SimHei','Arial']})

import warnings   #去除部分警告信息
warnings.filterwarnings('ignore')

Seaborn内置数据集

加载数据集，返回DataFrame对象：

sns.load_dataset(name,cache=True,data_home=None, **kws) #语法格式

绘图

sns.set()
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,6,9,2,5])

sns.set_style

sns.set_style('darkgrid')
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,6,9,2,5])

sns.set_style('whitegrid')
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,6,9,2,5])

sns.set_style('dark')
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,6,9,2,5])

sns.set_style('white')
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,6,9,2,5])

sns.set_style('ticks') #刻度
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,6,9,2,5])

sns.despine()–去除Seaborn图脊， 默认去除上边和右边

sns.set_style('white')
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,6,9,2,5])
sns.despine()

sns.set_style('white')
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,6,9,2,5])
sns.despine(left=True,bottom=True)

sns.set_style('white')
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,6,9,2,5])
sns.despine(left=True,bottom=True)
plt.xticks([])
plt.yticks([])

sns.set_context()–文字大小

sns.set_context(“paper”)

sns.set_context("paper")
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,6,9,2,5])
plt.title('柱状图')

sns.set_context(“notebook”)

sns.set_context(“talk”)

sns.set_context(“poster”)

sns.set_context("poster", font_scale=1.5, rc={"lines.linewidth":5.5})
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,6,9,2,5])
plt.title('柱状图')

Seaborn调色板

color_palette方法返回默认的调色板信息

current_palette = sns.color_palette()
sns.palplot(current_palette)

sns.palplot(sns.color_palette("deep"))

自定义颜色

color=['red','orange','yellow','green','pink','blue','black']
print(sns.color_palette(color))
sns.palplot(sns.color_palette(color))

渐变色

sns.palplot(sns.color_palette("Blues"))

颜色后面的数字

sns.palplot(sns.color_palette("Accent"))

反向颜色

sns.palplot(sns.color_palette("Accent_r")) 

sns.palplot(sns.color_palette("Accent_r",8)) 

sns.palplot(sns.color_palette("hls",15)) 

seaborn定义了一个hls_palette方法，通过该方法可以控制颜色的亮度和饱和度

sns.palplot(sns.hls_palette(15,l=0.3, s=0.9)) 

一个交互式的方法

sns.choose_cubehelix_palette()  

最后

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